智能眼镜一直都是人们喜爱的智能可穿戴产品,可近一段时间,很少出现让人眼前一亮的产品。在本届CES大会上,索尼展出了旗下第二代智能眼镜——SmartEyeGlass Attach。
SmartEyeGlass Attach采用高分辨率多彩OLED微型屏幕,内置ARM Cortex A7架构处理器,原型产品重40g,另外两款分别重22g、18g。该款智能眼镜的显示装置设置在右侧镜片前方,据悉,日后还可能推出左右均可使用的版本。
从索尼现场进行的演示中可以看到,SmartEyeGlass Attach拥有拍摄视频、显示地图、导航路线、记录日常运动数据等功能。据悉,该款智能眼镜将在今年内正式推出。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。